Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 510117 |
| Слов в произведении (СВП): | 73066 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.35 |
| СДП диалога, знаков: | 47.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8717 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8313 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 404 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1168.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2713.75 | —> 7811-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17601 (24.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55465 (75.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16548 (29.84%) |
| Прилагательное | 5862 (10.57%) |
| Глагол | 14433 (26.02%) |
| Местоимение-существительное | 7184 (12.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3104 (5.60%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 591 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 72 (0.13%) |
| Наречие | 3450 (6.22%) |
| Предикатив | 512 (0.92%) |
| Предлог | 6397 (11.53%) |
| Союз | 5949 (10.73%) |
| Междометие | 1121 (2.02%) |
| Вводное слово | 263 (0.47%) |
| Частица | 5079 (9.16%) |
| Причастие | 799 (1.44%) |
| Деепричастие | 217 (0.39%) |
| Служебных слов: | 29321 (52.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.57 |
| . точка | 84.01 |
| - тире | 45.37 |
| ! восклицательный знак | 13.44 |
| ? вопросительный знак | 15.82 |
| ... многоточие | 3.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 2.26 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 2.44 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
